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Enregistrement W2933958214 · doi:10.1364/boe.10.002275

Development of a flow cell based Raman spectroscopy technique to overcome photodegradation in human blood

2019· article· en· W2933958214 sur OpenAlexafffund
Ben Hansson, Christian H. Allen, Sami S. Qutob, Bradford B. Behr, Balázs Nyíri, Vinita Chauhan, Sangeeta Murugkar

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensOttawa HospitalTornado Spectral Systems (Canada)Health CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHealth Canada
Mots-clésRaman spectroscopyMaterials scienceLaserSpectroscopyDwell timeBlood flowOptoelectronicsOpticsAnalytical Chemistry (journal)ChemistryMedicinePhysicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Raman spectroscopy of blood offers significant potential for label-free diagnostics of disease. However, current techniques are limited by the use of low laser power to avoid photodegradation of blood; this translates to a low signal to noise ratio in the Raman spectra. We developed a novel flow cell based Raman spectroscopy technique that provides reproducible Raman spectra with a high signal to noise ratio and low data acquisition time while ensuring a short dwell time in the laser spot to avoid photodamage in blood lysates. We show that our novel setup is capable of detecting minute changes in blood lysate spectral features from natural aging. Moreover, we demonstrate that by rigorously controlling the experimental conditions, the aging effect due to natural oxidation does not confound the Raman spectral measurements and that blood treated with hydrogen peroxide to induce oxidative stress can be discriminated from normal blood with a high accuracy of greater than 90% demonstrating potential for use in a clinical setting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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